【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记

【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记

图神经网络现在是非常火的领域,不仅仅在学术界,还是在应用方面。由于图具有很强的表达能力,且图作为非欧几里得空间数据在生活中广泛存在,因此这也促进了更多的研究者进行图神经网络的学习。以下是跟随【百度飞桨】图神经网络7日打卡营的学习笔记与心得。课程连接

课程目录

1.预习

  • 第一课-Python快速入门
  • 第二课-Notebook基础操作
  • 第三课-PaddlePaddle快速入门
  • PGL系列前置教程:图与图学习(上)
  • PGL系列前置教程:图与图学习(中)
  • PGL系列前置教程:图与图学习(下)

2.图学习初印象

  • 图学习初印象
    此部分是基础部分,介绍一些基础概念和基本原理,有助于后面知识的了解。图神经网络学习需要的基础:
    1、数学基础
    1.1 高等数学
    1.2 线性代数
    1.3 概率与数理统计
    2、编程基础
    2.1 python:numpy
    2.2 Paddle
    3、机器学习基础
    3.1 神经网络
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  • 案例与补充
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3.图游走类模型

  • deepwalk与node2ve
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  • methpath2vec及其变种
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  • 实践与预告
    DeepWalk游走代码讲解

4.图神经网络算法(一)

  • GCN
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  • GAT与Message Pass
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5.图神经网络算法(二)

  • 图采样详解
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  1. 邻居聚合
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  2. GraphSage实践

6.图神经网络进阶模型

  1. PGL节点分类基线系统

  2. PGL节点分类基线系统-大神修改版

  3. ERNIESage上
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    【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记_第15张图片
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  4. ERNIESage下+UniMP
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  5. ERNIESage代码解析
    此部分对代码的核心部分进行了讲解

心得体会

1、学习与实践才能是掌握一门知识的最好方法,之前自己学习的时候一直停留在学习阶段,没有实践。通过这几天的打卡学习和按时提交作业,能够对知识进行很好的运用,能够加深对知识的理解。
2、了解了关于图神经网络哪些地方还可以深入研究,对于学术小白来说极其友好

你可能感兴趣的:(神经网络,深度学习,机器学习)